ダンの多重比較検定とは何ですか？

ダンのテスト。 Dunnの多重比較検定は、2つの列間のランクの合計の差を、予想される平均の差（グループの数とそのサイズに基づく）と比較します。列の各ペアについて、PrismはP値を> 0.05、<0.05、<0.01、または<0.001として報告します。

これに対応して、ダネットの多重比較検定とは何ですか？

統計では、ダネットの検定は、カナダの統計家チャールズ・ダネットによって開発された多重比較手順であり、単一のコントロールで多数の処理のそれぞれを比較します。コントロールに対する多重比較は、多対1比較とも呼ばれます。

同様に、クラスカル・ウォリス検定は何を教えてくれますか？ Kruskal - Wallis H検定（「一元配置分散分析」とも呼ばれる）は、ランクベースのノンパラメトリック検定であり、上の独立変数の2つ以上のグループ間に統計的に有意な差があるかどうかを判断するために使用できます。連続または順序従属変数。

ダンの事後テストとは何ですか？

Dunnの多重比較検定は、事後（つまり、ANOVAの後に実行される）ノンパラメトリック検定（データが特定の分布からのものであると想定しない「分布のない」検定）です。

どの事後テストを使用する必要がありますか？

事後テストは違いがグループ間で発生を確認するために実行されているので、あなたがグループ手段の全体的な統計学的に有意な差（すなわち、統計学的に有意な一方向ANOVAの結果）を示しているとき、彼らはのみ実行する必要があります。

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ボンフェローニ補正をどのように使用しますか？

ボンフェローニ補正を適用すると、ボンフェローニ臨界値を取得するためにP = 0.05をテスト数（25）で除算するため、テストで有意になるにはP <0.002である必要があります。その基準の下では、総カロリーのテストのみが重要です。

Anovaテストとは何ですか？

ANOVA検定は、調査または実験の結果が有意であるかどうかを確認する方法です。つまり、帰無仮説を棄却する必要があるのか、対立仮説を受け入れる必要があるのかを判断するのに役立ちます。基本的に、グループをテストして、グループ間に違いがあるかどうかを確認します。

ダネットの検定はどのように計算されますか？

式を解くと、我々が得る：D_ダネット= 2.65 * 2.481 = 6.575。答え（6.575）は、平均間の臨界距離です。対照群の平均と実験群の平均の間の距離が6.575より大きい場合、その距離は重要です。

実験計画における多重比較検定とは何ですか？

多重比較検定（MCT）は、実験条件の平均で数回実行されます。帰無仮説が検証で棄却された場合、特定の実験条件に統計的に有意な平均差がある場合、またはグループ平均間に特定の側面がある場合に、MCTが実行されます。

統計におけるテューキー検定とは何ですか？

テューキー検定（またはテューキー手順）は、テューキーの正直有意差検定とも呼ばれ、学生の範囲分布に基づく事後検定です。 ANOVA検定では、結果が全体的に有意であるかどうかはわかりますが、それらの違いがどこにあるかは正確にはわかりません。

テューキー検定はパラメトリックですか？

統計では、シドニーシーゲルおよびジョン・テューキーにちなんで名付けられSiegel- Tukey検定は、順序尺度で少なくとも測定されたデータに適用することができるノンパラメトリック検定です。このテストは、2つのデータグループの一方が他方よりも広く分散した値を持つ傾向があるかどうかを判断するために使用されます。

クラスカル・ウォリスの事後検定はありますか？

クラスカル場合-ワリス検定は、後に有意である- hoc分析は、独立変数のレベルが互いにレベル異なるかを決定するために行うことができます。おそらく、このための最も人気のあるテストでは、FSAパッケージのdunnTest機能を用いて行われるダンテスト、です。

Rでクラスカルウォリス検定をどのように行いますか？

Rでのクラスカル・ウォリス検定

データをRにインポートします。
データを確認してください。
箱ひげ図を使用してデータを視覚化します。
Kruskal-Wallis検定を計算します。
解釈。
複数のペアワイズ-グループ間の比較。

クラスカル・ウォリス検定でどのようにランクアップしますか？

ステップ1：すべてのグループ/サンプルのデータを1つの結合されたセットで昇順に並べ替えます。ステップ2：並べ替えられたデータポイントにランクを割り当てます。同点の値に平均ランクを与えます。ステップ3：グループ/サンプルごとに異なるランクを合計します。

Anovaはノンパラメトリック検定ですか？

ANOVAは、パラメトリックANOVAとしてスコアまたは間隔データに使用できます。これは、統計パッケージの標準メニューオプションから実行するANOVAのタイプです。ノンパラメトリックバージョンは通常、「ノンパラメトリック検定」という見出しの下にあります。ランク付けまたは順序付けされたデータがある場合に使用されます。

T検定は何に使用されますか？

t検定は、2つのグループの平均値の間に有意差があるかどうかを判断するために使用される一種の推論統計であり、特定の機能に関連している可能性があります。

なぜノンパラメトリック検定を使用するのですか？

ノンパラメトリック検定は、データが正常でない場合に使用されます。したがって、重要なのは、データが正規分布しているかどうかを把握することです。たとえば、データの分布を調べることができます。データがほぼ正規分布である場合は、パラメトリック統計テストを使用できます。

どのノンパラメトリック検定を使用しますか？

以下は、最も一般的なノンパラメトリック検定とそれに対応するパラメトリック検定です。

マンホイットニーU検定。 Mann-Whitney U検定は、独立サンプルのt検定のノンパラメトリックバージョンです。
ウィルコクソンの符号付き順位検定。
クラスカル・ウォリス検定。
カイ二乗（x ² ）検定。

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